[行业资讯] 从源头重塑整个机器视觉行业,这家中国公司要搞事情

自动驾驶、机器视觉、人工智能这些热词的背后,存在着一个常人容易忽略而又极其致命的漏洞:作为最前端的通用性技术,人们从来没有为机器打造过它们的“眼球”。

简单的例子——我们任何用来做现有图像和视频录入的前端硬件,无论是大到ImageNet这样具备行业公信力的据库,还是小到只是把玩开源算法进行机器视觉应用初探的个人发烧者,是不是都有一些拿来主义了?

我们简单地拿着为了取悦人眼而设计的各类全幅高像素高对比度的视觉传感器来录入我们的机器“需要”的车道线判断、人脸识别、动态监测等各类数据,却从来没有出现过质疑的声音。真的是匪夷所思。如此以往,在带来了大量的与事件和决策本身完全无关的冗余数据和运算压力的同时,导致整体模组(尤其是内存、GPU)的成本上涨,而系统效能和鲁棒性却往往令人担忧。

在大量计算力的堆砌之下,我们看起来似乎已经实现了机器视觉。但在各个新玩家把自己的demo插在运算能力逆天的电脑上做live演示并大笔融资的时候,一个担忧也油然而生:边缘预算和真正的感知商业化主动权是不是都要在NVIDIA手里了?

如果说原来的各种为人服务的图像记录技术有羁绊是“迫不得已”,那么我们现在是不是应该想办法抛开这份羁绊了?